People analytics — ou a aplicação de análises preditivas no gerenciamento de talentos — não é mais uma tendência: é uma realidade cada vez mais necessária para mostrar o valor estratégico do RH aos negócios.
Afinal, com as mudanças tecnológicas criando cenários muito mais complexos, precisamos cada vez mais de ferramentas que forneçam dados para sustentar nossas decisões.
Por isso, para você entender mais a fundo o impacto do tema, coletamos 5 cases de sucesso com o People Analytics. São estudos de caso que impressionam e que podem inspirar mudanças reais na sua empresa e na área de gente e gestão!
As experiências com o People Analytics são bastante positivas tanto no sentido de resolver problemas internos como na produção de material de estudos sobre Recursos Humanos. Veja cinco cases de sucesso.
Um dos mais famosos casos de aplicação do People Analytics foi desenvolvido pela Google. A empresa buscava entender as necessidades de qualificação dos gerentes de suas equipes, que, em grande maioria, eram engenheiros de software.
O Project Oxygen , ou projeto Oxigênio, foi criado para saber se a organização poderia tratar as competências de gestão e liderança como secundárias ou dispensáveis, ou seja, se os gerentes eram realmente necessários.
Isso porque o projeto queria descobrir porque colaboradores antigos saíam da empresa e se os motivos dessa taxa de rotatividade estavam ligados à satisfação com os gestores, um cargo frequentemente visto como representante de uma hierarquia antiga no ambiente de trabalho.
Assim, o projeto durou 5 anos e tentou provar que a qualidade de um gerente não afetaria a performance de um time. Para provar esse ponto, eles contrataram um grupo de estatísticos para avaliar as diferenças entre os gerentes com classificação mais alta e mais baixa.
Também foram realizadas análises qualitativas referentes à satisfação no trabalho, retenção e outros indicadores para reconhecer quais características poderiam antecipar o sucesso de um gestor frente à equipe.
Os dados foram coletados usando a análise de pessoas, com ferramentas como avaliações de desempenho anteriores, pesquisas com funcionários, entrevistas e outras fontes de feedback que não fossem tão ligadas nem com a liderança ou diretoria.
Eles provaram que uma boa gestão realmente faz a diferença. E, após pesquisas com equipes, líderes e ex-profissionais, não só ficou demonstrado que esses aspectos eram indispensáveis, como foi possível entender os padrões de comportamento que fazem um bom líder.
Portanto, no Google, as evidências científicas são fundamentais e o uso da análise de pessoas deu ao projeto maior credibilidade. Além disso, o fato de ter sido baseado no feedback dos funcionários incentivou a compra e a confiança deles. Da mesma forma, os dados concretos ajudaram a convencer os gerentes por que eles precisavam melhorar seu estilo de gerenciamento.
O problema enfrentado dessa vez era o turnover. A Nielsen, empresa que atua no ramo de pesquisas, informação e análise de dados, utilizou sua expertise internamente para responder a uma grande questão: saber porque as pessoas estão deixando os times.
Grande parte dos associados da empresa estavam sendo perdidos por conta do alto nível de atrito que só aumentava. Era necessário descobrir a razão e, mesmo numa grande empresa como a Nielsen, que tem vasta experiência com big data, faltou foco e análise sobre os próprios colaboradores.
A equipe responsável começou pela identificação dos indicadores-chave, focando sua ação em conflitos no trabalho. Foi então que construíram um modelo básico que medisse e pudesse prever a magnitude do cenário que estavam enfrentando.
Para isso, foram utilizados algumas variáveis e dados dos colaboradores, como sexo, idade, nível do cargo, tempo de deslocamento, etc. Não houve um painel complexo ou cheio de métricas a princípio— a questão aqui foi ter foco em perguntas que respondessem à criticidade do problema em si e manter a simplicidade na hora de quantificar oportunidades.
Dentro de meses, a equipe conseguiu identificar os principais motivadores do atrito voluntário. A partir de então, foram descobertas tendências para orientar medidas de melhoria:
Após o resultado, foram realizadas mudanças internas para reduzir a rotatividade, como a transferência de 40% dos colaboradores de posição, além da criação de programas internos para incentivar a busca de novos desafios na empresa.
O interessante também é saber que a empresa também possui outros projetos que utilizam o People analytics, como:
No caso da IBM, o desafio era melhorar o clima organizacional. Para isso, a empresa passou a monitorar padrões nas publicações dos colaboradores em redes sociais internas, buscando entender as principais causas de insatisfação.
O segredo foi a utilização da inteligência artificial do IBM Watson, o Social Pulse. Nela, a ideia é, basicamente, buscar palavras-chave e, assim, entender tendências— que representam a voz dos colaboradores. Logo após, o programa cria dashboards com os sentimentos mais identificados, divisão por segmentos, linha do tempo, entre outros.
Em sua aplicação interna, foi possível identificar as insatisfações das equipes, como erros na forma de conceder feedback e na comunicação interna.
A consultoria de pesquisa, que já havia realizado diversos trabalhos para outras empresas, precisava enfrentar suas dificuldades de retenção de talentos. Por isso, o People Analytics foi usado para entender as causas das demissões.
Inicialmente, foram realizadas reuniões e workshops para traçar as hipóteses que seriam testadas no projeto. Entre as principais, estavam aspectos relacionados a avaliações de desempenho e remuneração.
No entanto, quando os dados foram coletados, os resultados mostraram que os motivos imaginados não eram os corretos. Programas de mentoria e coaching se mostraram com um impacto muito mais relevante na permanência dos colaboradores.
Consequentemente, a empresa pode intensificar o investimento nessas áreas, produzindo uma queda do risco de deixar a organização de 20 a 40%.
As dificuldades da fabricante de jatos comerciais diziam respeito ao volume de candidaturas em processos seletivos e a carga de trabalho gerada. A empresa, então, iniciou um projeto-piloto com o uso da Gaia, Inteligência artificial da Gupy, para contratação de estagiários do ensino superior, que teve mais de 17 mil inscrições.
Nesse sentido, o People Analytics respondeu pela análise a fundo dos candidatos, identificando tendências de competências técnicas e comportamentais, bem como padrões para serem reproduzidos em larga escala. Assim, foi possível verificar, conforme as características da empresa, os melhores perfis.
Consequentemente, as etapas seguintes ficaram menos sobrecarregadas com uma triagem adequada dos profissionais, o que facilitou a participação dos gestores ao longo do processo, uma vez que precisavam avaliar menos candidatos.
Os resultados do case foram a alta satisfação dos gestores e o maior aproveitamento do processo de recrutamento e seleção de pessoas para a empresa.
Por ser recente, as empresas encontram dificuldades para colocar a ferramenta em funcionamento, como:
Os profissionais de RH e Gestão de Pessoas precisam desenvolver os conhecimentos, habilidades e atitudes próprios da pesquisa científica. Além disso, o domínio dos softwares para levantamento e tratamento dos dados pode ser um desafio, quando a organização não recebe o suporte necessário do fornecedor.
Também é relevante que o RH passe por uma transformação digital, facilitando a coleta, armazenamento e cruzamento das informações. A boa notícia é que já existem bons softwares que fazem esse trabalho, especialmente nas áreas de gestão e recrutamento.
Os gestores ainda apoiam bastante suas decisões em intuição e aconselhamento. Em estudo da PwC, com executivos, 59% alegaram que a próxima decisão tomada será majoritariamente apoiada em julgamento humano, e a maioria (53%) utiliza os dados apenas parcialmente.
Logo, você pode enfrentar alguma resistência para ampliar a participação do People Analytics nas decisões, embora os dados já tenham relevância como elementos complementares ao fator humano.
Recentemente, o Brasil instituiu uma Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Agora, você precisa colher autorização para usar as informações de colaboradores, candidatos e clientes, usar as informações apenas dentro dos fins comunicados e permitir o acompanhamento transparente das atividades, entre outras exigências.
Embora isso não impeça o People Analytics, existe um procedimento a ser seguido para que tudo fique dentro da lei.
Dos exemplos apresentados, você pode extrair boas práticas para utilizar essa ferramenta. Veja algumas delas:
Em todos os casos, o People Analytics partiu de questões específicas, como perfil dos líderes, redução do turnover, retenção de talentos, etc. Além disso, como no case da Mckinsey, é importante fazer reuniões, workshops e outras medidas para levantar hipóteses.
Hoje, existem diversas soluções que podem contribuir nos projetos de análise de pessoas, especialmente com o uso da Inteligência Artificial. A tecnologia permite cruzar grandes volumes de informações para responder às questões levantadas, como nos casos da IBM e da Embraer.
A ideia é parar de contar com dados genéricos ou intuições, desenvolvendo pesquisas internamente. A personalização está presente desde os projetos mais antigos da área, como o do Google.
Uma terceira dica é buscar as competências de metodologia de pesquisas, qualificando ou recrutando pessoas com essa expertise. Nos cases apresentados, houve sempre um projeto guiado por especialistas para conduzir as pesquisas e análises de dados.
Com esses cuidados, você terá mais êxito ao aplicar o People Analytics. Para acertar em recrutamentos, avaliações de desempenho, políticas de incentivo, etc, não dá mais para confiar apenas em intuição e experiência. Você precisa conhecer pessoas, motivações, interesses e competências, se quiser bons resultados.
Logo, os projetos e decisões de RH, ao estarem embasados em padrões e tendências, vão ser mais efetivos.
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